البرمجة باستخدام وكيل ذكاء اصطناعي

لقد غيّر الذكاء الاصطناعي (AI) الطريقة التي نبرمج بها بشكل جذري. يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي إنشاء التعليمات البرمجية وتحسينها وحتى المساعدة في تصحيح الأخطاء. ومع ذلك، هناك بعض القيود التي يجب على المبرمجين وضعها في الاعتبار عند العمل مع الذكاء الاصطناعي.

مشاكل الترتيب والتكرار

يواجه وكلاء الذكاء الاصطناعي صعوبة في تحديد الترتيب الصحيح للتعليمات البرمجية. على سبيل المثال، قد يضعون عمليات التهيئة في نهاية الملف، مما يتسبب في حدوث أخطاء وقت التشغيل. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي تعريف إصدارات متعددة من نفس الفئة أو الدالة داخل المشروع دون تردد، مما يؤدي إلى تعارضات وارتباك.

تساعد منصة الأكواد التي تحتوي على ذاكرة وهيكل للمشروع

أحد الحلول لذلك هو استخدام منصات تعليمات برمجية تعتمد على الذكاء الاصطناعي يمكنها إدارة الذاكرة وهياكل المشروع. يساعد هذا في الحفاظ على الاتساق في المشاريع المعقدة. لسوء الحظ، لا يتم تطبيق هذه الوظائف دائمًا باستمرار. ونتيجة لذلك، قد يفقد الذكاء الاصطناعي تماسك المشروع ويقدم تكرارات غير مرغوب فيها أو تبعيات غير صحيحة أثناء البرمجة.

تعمل معظم منصات الترميز المدعومة بالذكاء الاصطناعي باستخدام ما يسمى بالأدوات التي يمكنها استدعاء نموذج اللغة الكبير. تعتمد هذه الأدوات على بروتوكول قياسي مفتوح (MCP). لذلك، من الممكن ربط وكيل ترميز يعمل بالذكاء الاصطناعي ببيئة تطوير متكاملة مثل Visual Code. يمكنك أيضًا إعداد نموذج لغة كبير محليًا باستخدام لاما من Ollama وتختار خادم MCP للتكامل معه. لقد أنشأت NetCare خادم MCP أداة للمساعدة في تصحيح الأخطاء وإدارة النظام الأساسي (لينكس). مفيد إذا كنت ترغب في نشر الكود مباشرةً على الهواء.
يمكن العثور على النماذج على Hugging Face.

إضافات بيئة التطوير المتكاملة (IDE) لا غنى عنها

لإدارة الكود الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل، يمكن للمطورين الاستفادة من إضافات بيئة التطوير المتكاملة (IDE) التي تراقب صحة الكود. تساعد الأدوات مثل أدوات التدقيق النحوي (linters)، ومدققات الأنواع (type checkers)، وأدوات تحليل الكود المتقدمة في اكتشاف الأخطاء وتصحيحها في وقت مبكر. إنها تشكل إضافة أساسية للكود الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي لضمان الجودة والاستقرار.

سبب الأخطاء المتكررة: السياق والدور في واجهات برمجة التطبيقات (APIs)

أحد الأسباب الرئيسية لاستمرار وكلاء الذكاء الاصطناعي في تكرار الأخطاء يكمن في الطريقة التي يفسرون بها واجهات برمجة التطبيقات (APIs) الخاصة بالذكاء الاصطناعي. تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى سياق ووصف واضح للدور لتوليد كود فعال. هذا يعني أن المطالبات (Prompts) يجب أن تكون كاملة: يجب ألا تحتوي فقط على المتطلبات الوظيفية، بل يجب أن توضح أيضًا النتيجة المتوقعة والشروط المسبقة بشكل صريح. لتسهيل ذلك، يمكنك تخزين المطالبات بتنسيق قياسي (MDC) وإرسالها افتراضيًا إلى الذكاء الاصطناعي. وهذا مفيد بشكل خاص لقواعد البرمجة العامة التي تتبعها والمتطلبات الوظيفية والتقنية وهيكل مشروعك.

أدوات مثل FAISS و LangChain تساعد

منتجات مثل فايس و لانج تشين تقدم حلولاً لجعل الذكاء الاصطناعي يتعامل مع السياق بشكل أفضل. على سبيل المثال، يساعد FAISS في البحث الفعال واسترجاع مقتطفات الكود ذات الصلة، بينما يساعد LangChain في هيكلة الكود الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي والحفاظ على السياق ضمن مشروع أكبر. ولكن هنا أيضًا، يمكنك إعداده محليًا باستخدام قواعد بيانات RAC إذا لزم الأمر.

الخلاصة: مفيدة، ولكنها ليست مستقلة بعد

الذكاء الاصطناعي أداة قوية للمبرمجين ويمكن أن يساعد في تسريع عمليات التطوير. ومع ذلك، فإنه لا يزال غير قادر حقًا على تصميم وبناء قاعدة تعليمات برمجية أكثر تعقيدًا بشكل مستقل دون إشراف بشري. يجب على المبرمجين النظر إلى الذكاء الاصطناعي كمساعد يمكنه أتمتة المهام وتوليد الأفكار، ولكنه لا يزال بحاجة إلى التوجيه والتصحيح للوصول إلى نتيجة جيدة.

تواصل معنا للمساعدة في إعداد بيئة التطوير لمساعدة الفرق على تحقيق أقصى استفادة من بيئة التطوير وقضاء المزيد من الوقت في هندسة المتطلبات والتصميم بدلاً من تصحيح الأخطاء وكتابة التعليمات البرمجية.